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Un albero delle decisioni è un approccio all'analisi predittiva che può aiutarti a prendere decisioni. Supponiamo, ad esempio, che sia necessario decidere se investire una certa somma in uno dei tre progetti di business: un'azienda di alimentari, un ristorante o una libreria.
Un analista di business ha calcolato il tasso di fallimento o successo per ciascuna di queste idee di business come percentuali e il profitto che si otterrebbe in ciascun caso.
| Business | Tasso di successo | Tasso di errore |
|---|---|---|
| Camion cibo | 60 percento | 40 percento |
| Ristorante | 52 percento | 48 percento < Libreria |
| 50 percento | 50 percento | Affari |
| Guadagno (USD) | Perdita (USD) | Camion alimentare |
|---|---|---|
| 20, 000 | -7, 000 < Ristorante | 40, 000 |
| -21, 000 | Libreria | 6, 000 |
| -1, 000 |
|
Dai dati statistici passati mostrati, è possibile costruire un albero decisionale come mostrato di seguito. |
valore atteso
per ogni alternativa: un grado numerato che consente di selezionare quello migliore. Il valore atteso viene calcolato in modo tale da includere tutti i possibili risultati per una decisione. Calcolare il valore atteso per l'idea di business di food-truck è il seguente:
Valore atteso del settore alimentare-camion = (60% x 20.000 (USD)) + (40% * -7.000 (USD)) = 9, 200 (USD) > Qui il valore atteso riflette il guadagno medio derivante dall'investimento in un'azienda di food-truck. In questo scenario - lavorando con numeri ipotetici, ovviamente - se cerchi di investire più volte nelle aziende di camion-alimentari (nelle stesse circostanze ogni volta), il tuo profitto medio sarà di 9, 200 (USD) per azienda.
Di conseguenza, è possibile calcolare i valori attesi di un'attività di ristorazione e di un bookstore allo stesso modo, come segue:Valore atteso dell'attività di ristorazione = (52% x 40.000 (USD)) + (48% * - 21, 000 (USD)) = 10, 720 (USD)
Valore atteso dell'attività libraria = (50 percento x 6, 000 (USD)) + (50 percento * -1, 000 (USD)) = 2, 500 (USD)
Il valore atteso di un'attività di ristorazione rappresenta una previsione di quanto guadagni (in media) se investi in un'azienda di ristorazione più volte. Pertanto, il valore atteso diventa uno dei criteri che prendi in considerazione nel processo decisionale della tua azienda. In questo esempio, i valori attesi delle tre alternative potrebbero spingerti a preferire gli investimenti nel settore della ristorazione.
Gli alberi delle decisioni possono anche essere utilizzati per visualizzare le regole di classificazione (come quelle menzionate nell'esempio precedente del negozio di orologi online).
Un algoritmo decisionale genera un albero decisionale che rappresenta le regole di classificazione. Nell'esempio del negozio di orologi, vuoi pronosticare se un determinato cliente acquisterà un orologio dal tuo negozio; l'albero decisionale sarà, essenzialmente, un diagramma di flusso: ogni
nodo
dell'albero decisionale rappresenta un attributo identificato nella matrice di dati. Le foglie dell'albero sono le decisioni previste.
Questo albero decisionale prevede se un cliente può acquistare un determinato orologio nel negozio online. I nodi in questo albero decisionale rappresentano alcuni degli attributi che stai analizzando; ognuno è un punteggio - dell'interesse del cliente per gli orologi, l'età del cliente e il salario del cliente. Applicando il modello a un nuovo Cliente X, è possibile tracciare un percorso dalla radice dell'albero fino alla foglia di un albero decisionale (sì o no) che indica e mappa come si comporterebbe il cliente rispetto all'orologio pubblicizzato.
